| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 141 | 动态视觉传感器模组的帧率验证装置、方法及存储介质 | CN202010792015.1 | 2020-08-08 | CN112019835B | 2022-11-15 | 陈芳平 |
| 一种动态视觉传感器模组的帧率验证装置、方法及存储介质，该方法包括：向光源发送第一触发信号，并向动态视觉传感器模组发送第二触发信号；通过该第一触发信号控制上述光源进行亮度变化，并通过该第二触发信号控制上述动态视觉传感器模组采集上述光源的亮度变化事件；根据预设的验证时长内上述动态视觉传感器模组采集到的多个亮度变化事件，计算该动态视觉传感器模组的帧率，并对该帧率进行验证。实施本申请实施例，能够同步控制光源和动态视觉传感器模组，使得动态视觉传感器能够采集到光源的每一次的亮度变化事件，有效避免动态视觉传感器出现丢帧的情况，提高了动态视觉传感器模组帧率验证的准确性。 | ||||||
| 142 | 实现事件与灰度值同步输出的动态视觉传感器像素电路 | CN202210024940.9 | 2022-01-08 | CN114222034B | 2022-08-30 | 李先锐; 夏璨璨; 程俊; 吕云哲; 孙基伟 |
| 本发明公开了一种实现事件与灰度值同步输出的动态视觉传感器像素电路，主要解决现有技术静态分辨率低，无法重构图像的问题。其包括动态视觉传感器(1)、有源像素传感器(2)。其中，有源像素传感器包括多个传感器像素单元，这些传感器像素单元与动态视觉传感器之间连接有逻辑电路(3)，该逻辑电路根据动态视觉传感器输出的ON或OFF事件和外部输入的应答信号输出两路控制信号A和B，以同时控制多个有源像素图像传感器灰度值的输出，实现动态视觉传感器的输出事件与有源像素传感器输出的灰度值同步。本发明有效解决了事件与灰度值更新不匹配的问题，提高了图像传感器的静态分辨率，以利于重构图像，可用于微电子技术中的传感器同步输出。 | ||||||
| 143 | 基于动态视觉传感器的步态身份识别方法及系统 | CN202210277957.5 | 2022-03-21 | CN114783050A | 2022-07-22 | 许可; 李锡瑞; 郑幸锴; 张泽挥; 孙锬锋 |
| 本发明提供了一种基于动态视觉传感器的步态身份识别方法及系统，包括：步骤S1：基于标注身份的步态序列图以及相应的步态特征构建训练集；步骤S2：基于构建的训练集对步态识别网络模型进行训练，得到训练后的步态识别网络模型；步骤S3：通过动态视觉传感器采集待分析数据并对采集到的待分析数据进行预处理，得到预处理后的待分析数据；步骤S4：基于预处理后的待分析数据得到待分析数据相对应的步态序列图；步骤S5：待分析数据相对应的步态序列图通过训练后的步态识别网络模型提取相应的步态特征；步骤S6：提取的步态特征基于建立的步态样本库进行匹配实现身份识别。 | ||||||
| 144 | 一种基于帧图像的动态视觉传感器样本集建模方法 | CN201910724010.2 | 2019-08-07 | CN110555865B | 2022-04-19 | 李兆麟 |
| 本发明提供一种基于帧图像的动态视觉传感器样本集建模方法，其可以实现运动目标的快速提取，并且具有低延迟、低存储空间和高动态范围等优势。其包括：S1：获取待处理视频数据；S2：对待处理视频数据中的连续的帧图像进行像素归一化处理和像素光强累加处理；S3：对于处理后的帧图像进行单元离散化，获得单个像素单元；S4：针对每个单个像素单元，根据当前帧与相邻帧的光强变化幅度进行计算，判断是否达到触发阈值T；S5：按照自定义的存储格式，存储步骤S4中输出的单个像素单元对应的数据信息；自定义的存储格式包括：单个像素单元对应的地址事件数据；S6：存储后的所有的数据信息按照实际需求经过进一步编码后，构成最终的样本集数据。 | ||||||
| 145 | 一种动态视觉传感器光谱响应度的测试方法及系统 | CN202111583869.X | 2021-12-22 | CN114363606A | 2022-04-15 | 张伟; 田永鸿; 耿梦悦; 昌毅; 周晖晖 |
| 本发明涉及光学技术领域，具体是涉及一种动态视觉传感器光谱响应度的测试方法及系统。待测动态视觉传感器只对动态光才有响应，本发明通过单调性地改变匀化单色光的光强度，使之成为动态视觉传感可响应的动态光；然后通过调节单色光的波长，测量获得不同波长下待测动态视觉传感器的输出脉冲序列；接着通过光功率计测量获得单色光的强度；然后在无光照情况下，测量获得一段时间T内待测动态视觉传感器输出的脉冲序列；最后通过所述的脉冲序列、匀化单色光强、时间T计算获得动态视觉传感器的光谱响应。综上所述，本发明提出的测试方法及系统能够测试出待测动态视觉传感器的光谱响应曲线。 | ||||||
| 146 | 基于动态视觉传感器的光学偏振信息模型构建方法及装置 | CN202111350657.7 | 2021-11-15 | CN114286024A | 2022-04-05 | 王霞; 闫昌达; 王丛赫; 金伟其 |
| 本发明涉及传感器模型中的仿生技术领域，提供一种基于动态视觉传感器的光学偏振信息模型构建方法及装置。该模型构建方法包括：S1、获取与水平方向夹角分别为0°、45°、90°、135°四个方向的场景偏振光强度分布，并将所述四个方向的场景偏振光强度分布输入动态视觉传感器；S2、所述动态视觉传感器输出四个偏振方向的事件流信息；S3、通过所述事件流信息构建模型。本发明通过获取事件流的偏振信息，可以将原本事件流中难以区分的阴影干扰直接去除，同时结合动态视觉传感器的高时间分辨率、高动态范围的特点，可以高速获取高动态场景的偏振信息。 | ||||||
| 147 | 物体表面三维形貌多传感器柔性动态视觉测量装置 | CN202111548431.8 | 2021-12-17 | CN114234842A | 2022-03-25 | 路亚; 李腾; 张科伦; 杨鹏伟; 董文婷; 叶政江 |
| 本发明属于三维形貌视觉测量技术领域，具体涉及一种物体表面三维形貌多传感器柔性动态视觉测量装置，包括多个三维光学测头、多个全局统一用平面靶标、控制器、图像采集系统和计算机，所述三维光学测头和平面靶标分布在被测物体的周围，所述三维光学测头和平面靶标连接所述控制器和图像采集系统，另外还额外设置了降噪机构，一旦环境中发生较大的振动，音叉就会放大振动，使得触发器晃动，进而接触到触发开关，使得闪光灯点亮。也就是说，当计算机检测到宽视场摄像机拍摄的图像的曝光度超过预设值时，这部分的数据是发生振动时产生的，不够准确，剔除掉该时段采集的数据后就可以有效地减少振动对数据精度的影响。 | ||||||
| 148 | 实现事件与灰度值同步输出的动态视觉传感器像素电路 | CN202210024940.9 | 2022-01-08 | CN114222034A | 2022-03-22 | 李先锐; 夏璨璨; 程俊; 吕云哲; 孙基伟 |
| 本发明公开了一种实现事件与灰度值同步输出的动态视觉传感器像素电路，主要解决现有技术静态分辨率低，无法重构图像的问题。其包括动态视觉传感器(1)、有源像素传感器(2)。其中，有源像素传感器包括多个传感器像素单元，这些传感器像素单元与动态视觉传感器之间连接有逻辑电路(3)，该逻辑电路根据动态视觉传感器输出的ON或OFF事件和外部输入的应答信号输出两路控制信号A和B，以同时控制多个有源像素图像传感器灰度值的输出，实现动态视觉传感器的输出事件与有源像素传感器输出的灰度值同步。本发明有效解决了事件与灰度值更新不匹配的问题，提高了图像传感器的静态分辨率，以利于重构图像，可用于微电子技术中的传感器同步输出。 | ||||||
| 149 | 使用动态视觉传感器和图案投影的三维成像和感测 | CN202080015207.X | 2020-02-21 | CN113439195A | 2021-09-24 | G·希康; M·布兰比拉; 克斯阿维埃·拉戈斯 |
| 在一个具体实施中，提供了一种三维图像感测系统，所述三维图像感测系统包括至少一个处理器，所述至少一个处理器从图像传感器检测基于由与多个投影线图案相关联的电磁脉冲引起的反射且与所述图像传感器的一个或多个第一像素相对应的一个或多个第一事件。所述至少一个处理器还：从所述图像传感器检测基于所述反射且与所述图像传感器的一个或多个第二像素相对应的一个或多个第二事件；识别与所述一个或多个第二事件和所述一个或多个第一事件相对应的线；基于所识别的线计算所述一个或多个第一像素和所述一个或多个第二像素的三维射线；以及基于所述三维射线和平面方程计算针对所述一个或多个第一像素和所述一个或多个第二像素的三维图像点。 | ||||||
| 150 | 基于动态视觉传感器的显著性图生成系统、方法和装置 | CN202011093264.8 | 2020-10-13 | CN112215912B | 2021-06-22 | 陈亮; 许家铭; 徐东君; 程翔; 宋文娜 |
| 本发明属于数据处理领域，具体涉及了一种基于动态视觉传感器的显著性图生成系统、方法和装置，旨在解决的问题。本发明包括：通过动态视觉传感器获取事件数据，并通过目标检测网络中的每个神经元将DVS事件数据和从相互关联的神经元获取的信息进行累加缓存，每隔预设的时间通过激活函数获取神经元膜电位，并根据神经元膜电位与预设的饱和阈值的大小关系输出脉冲信号，前一时刻的膜电位u(t0)经过衰减与当前接收的激励进行累加，结果用于脉冲信号和膜电位更新判断。本发明使得目标检测网络阵列生成的显著性图排除了冗余的背景信息，提高了目标检测的可信度和精确度，避免出现误判。 | ||||||
| 151 | 一种面向动态视觉传感器的类脑手势序列识别方法 | CN202110237539.9 | 2021-03-04 | CN112597980B | 2021-06-04 | 唐华锦; 董峻妃; 潘纲 |
| 本发明涉及一种面向动态视觉传感器的类脑手势序列识别方法，包括以下步骤：地址事件表达数据捕获、时空卷积、脉冲池化、学习时空特征、用经过学习的Double‑STS模型识别手势序列。本发明具有高噪音鲁棒性、高精度、高效性、快速收敛性、时间敏感性、仿脑性等特点，可成功识别到手势序列中的每一个手势。 | ||||||
| 152 | 一种动态视觉传感器的地址事件流数据去噪方法 | CN201910045615.9 | 2019-01-17 | CN109726356B | 2021-05-04 | 吴金建; 马传威; 石光明 |
| 本发明提出了一种动态视觉传感器的地址事件流数据去噪方法，主要解决了现有技术对动态视觉传感器输出的地址事件流数据进行去噪的不足，包括如下步骤：构造概率无向图模型；获取概率无向图模型的能量函数；对地址事件流数据进行事件区域划分；对每一个事件区域进行去噪处理。本发明利用动态视觉传感器输出的地址事件流数据中事件之间的相关性，构建包含有事件行地址信息、列地址信息和激活时间信息的概率无向图模型，然后将地址事件流数据划分为多个事件区域从而进行去噪，旨在保证动态视觉传感器输出的地址事件流数据信息的完整性的同时，提高地址事件流数据的去噪效率，可用于动态视觉传感器输出的地址事件流数据去噪。 | ||||||
| 153 | 一种像素采集电路、动态视觉传感器以及图像采集设备 | CN201910684959.4 | 2019-07-26 | CN112311964A | 2021-02-02 | 付轶帆; 高山; 周建同; 肖晶 |
| 本申请提供一种像素采集电路、动态视觉传感器以及图像采集设备。该像素采集电路包括：光电转换电路、模数转换电路、差分电路以及比较电路；光电转换电路，被配置为将采集到的光信号转换成模拟信号；模数转换电路，被配置为接收来自光电转换电路的模拟信号；以及，通过对模拟信号进行模数转换获得数字信号；差分电路，被配置为接收来自模数转换电路的数字信号；以及，获得上一触发时刻的数字信号与当前触发时刻的数字信号的差值信号，其中，上一触发时刻和当前触发时刻至少由数字时钟信号确定；比较电路，被配置为接收来自差分电路的差值信号，输出脉冲信号。在本申请中，利用数字元器件来实现动态视觉传感器中的像素采集电路，以减弱噪声，减少干扰，方便调试。 | ||||||
| 154 | 基于动态视觉传感器的一体化成像识别系统和方法 | CN202011207554.0 | 2020-11-03 | CN112308087A | 2021-02-02 | 吴金建; 李汉标; 杜从洋; 石光明 |
| 本发明提出了一种基于动态视觉传感器的一体化成像识别系统和方法，旨在解决现有技术中存在的系统功耗较高和目标识别准确率较低的技术问题，成像识别方法包括以下步骤：镜头采集多幅图像；动态视觉传感器感知图像灰度的变化；数据采集模块中的处理器解析动态视觉传感器输出的信号，得到地址‑事件数据流；目标识别模块中的去噪子模块对地址‑事件数据流进行去噪；目标识别模块中的分段子模块对地址‑事件数据流进行分段；目标识别模块中的识别子模块对地址‑事件数据流进行识别；数据可视化模块获取成像识别结果。 | ||||||
| 155 | 基于动态视觉传感器的高速运动目标检测跟踪方法 | CN202011091863.6 | 2020-10-13 | CN112184760A | 2021-01-05 | 陈亮; 宋文娜; 徐东君 |
| 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于动态视觉传感器的高速运动目标检测跟踪方法，旨在解决高速运动目标检测跟踪方法存在高冗余、高延迟、高噪声以及检测跟踪精度差的问题。本系统方法包括获取目标场景中各高速运动目标当前帧的地址事件数据流，作为输入数据；通过脉冲神经网络对输入数据进行去噪、最大池化处理，并将设定染色核滑动扫描所有子区域，获取染色表信息，作为第一信息；通过预测器得到当前帧预测的染色表信息，作为第二信息；通过预设的更新方法对第一信息、第二信息进行更新；输出最终获取的待追踪的高速运动目标的染色表信息。本发明降低了数据的冗余量、传输延迟、存在噪声的问题，提高了检测跟踪的精度。 | ||||||
| 156 | 一种针对动态视觉传感器事件流的新型去雨方法及系统 | CN202010962946.1 | 2020-09-14 | CN112184572A | 2021-01-05 | 黄凯; 刘妮; 郭叙森; 程龙 |
| 本发明涉及一种针对动态视觉传感器事件流的新型去雨方法。创新地提出基于雨水痕迹在时间方向和水平宽度方向上的稀疏性，将传统的H‑W视角转换为W‑T视角，通过这一转换将雨水从错综复杂的背景环境中提取出来，变成在W‑T平面上近似均匀分布的噪声点，大幅降低了去除雨水的难度；使用中值滤波算法清除雨水痕迹，充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。中值滤波的本质是把某点的像素值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。W‑T空间内雨水表现为椒盐噪声，中值滤波可以简单高效的滤除这种噪声的同时保护了图像的尖锐边缘。 | ||||||
| 157 | 被配置校准事件信号的动态视觉传感器及操作其的方法 | CN202010173243.0 | 2020-03-13 | CN111757028A | 2020-10-09 | 徐宗奭 |
| 一种动态视觉传感器，包括：动态视觉传感器像素阵列，该动态视觉传感器像素阵列包括活动区域和光学黑色区域，该活动区域被配置为输出与指示光强的改变的多个第一事件相对应的多个第一信号，该光学黑色区域被配置为输出与不指示光强的改变的多个第二事件相对应的多个第二信号；以及处理电路，该处理电路被配置为基于多个第一信号来生成多个事件信号，基于多个第二信号来生成多个噪声信号，基于多个事件信号和多个噪声信号来计算表示多个第一事件当中的真实事件的值以及基于表示真实事件的值和阈值来选择性地输出多个事件信号。 | ||||||
| 158 | 使用动态视觉传感器进行脉冲光图案捕获的系统和方法 | CN201910089538.7 | 2019-01-29 | CN110868518A | 2020-03-06 | 约尔·亚夫; 南森·亨利·利维 |
| 一种脉冲图像捕获系统，包括脉冲发生电路、动态视觉传感器(DVS)以及DVS扫描和读出电路。向DVS的像素发送全局复位信号以为像素设置参考照度级，然后产生脉冲光图案。在产生脉冲光图案之后，向像素发送全局保持信号，以保持照度变化事件，该照度变化事件指示相对于参考照度级的变化。在向像素发送全局保持信号之后，对从像素接收的事件信号执行DVS扫描和读出操作。在从DVS输出清除伪像之后，从DVS输出中提取脉冲光图案的反射，而没有附加的图像处理。 | ||||||
| 159 | 一种动态视觉传感器的地址事件流数据去噪方法 | CN201910045615.9 | 2019-01-17 | CN109726356A | 2019-05-07 | 吴金建; 马传威; 石光明 |
| 本发明提出了一种动态视觉传感器的地址事件流数据去噪方法，主要解决了现有技术对动态视觉传感器输出的地址事件流数据进行去噪的不足，包括如下步骤：构造概率无向图模型；获取概率无向图模型的能量函数；对地址事件流数据进行事件区域划分；对每一个事件区域进行去噪处理。本发明利用动态视觉传感器输出的地址事件流数据中事件之间的相关性，构建包含有事件行地址信息、列地址信息和激活时间信息的概率无向图模型，然后将地址事件流数据划分为多个事件区域从而进行去噪，旨在保证动态视觉传感器输出的地址事件流数据信息的完整性的同时，提高地址事件流数据的去噪效率，可用于动态视觉传感器输出的地址事件流数据去噪。 | ||||||
| 160 | 关于图像形成的动态视觉传感器的事件采样的方法和设备 | CN201710056416.9 | 2017-01-25 | CN107018357A | 2017-08-04 | 冀正平; 张强; 李圭彬; 王一兵; 柳贤锡; 伊利亚·奥维先尼科夫 |
| 提供一种关于图像形成的动态视觉传感器的事件采样的方法和设备。所述设备包括：动态视觉传感器(DVS)，被构造为生成事件流，其中，事件包括位置和指示亮度的正变化或负变化的二进制值；采样单元，连接到DVS并被构造为对事件流进行采样；图像形成单元，连接到采样单元并被构造为针对事件流的每一个样本形成图像，其中，调整采样单元的采样的方式来减少通过图像形成单元形成的图像之间的变化。 | ||||||
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